设施规划选址—

重心法

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import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd# 初始化工厂位置
def init_factory():data = [281.84548388749425, 288.61186536195504]return data# 成本函数
def cost(x_d, y_d, data):cost = np.sum(data.loc[:, 'A'].to_numpy() * data.loc[:, 'W'].to_numpy() * data.loc[:, 'D'].to_numpy()) return cost# 读取数据：固定点坐标-二维
file = "data1.xlsx"               # 每行为一个点坐标，列为x,y,aj, wj
data = pd.read_excel(file)#设置迭代次数
iteration = 10000#初始值设置
x_factory = init_factory()[0]
y_factory = init_factory()[1]#最优工厂位置
opt_x_factory = 0
opt_y_factory = 0
low_cost      = 100#开始迭代
for k in range(iteration):print("第{0}次迭代".format(k +1))# 计算工厂到点的距离-并堆叠在data后一列distance=  np.sum((data.loc[:, ['X', 'Y']].to_numpy() - np.array([x_factory, y_factory]))**2, axis=1)**0.5data.loc[:, 'D'] = np.reshape(distance, (-1, 1))# 计算初始成本T_0 = cost(x_factory, y_factory, data)print("工厂位置为:(x, y)=({0}, {1})".format(x_factory, y_factory))#验证数据print(data)# 存储前一个工厂位置before_x_factory = x_factorybefore_y_factory = y_factory#工厂位置更新WC_j = np.sum(data.loc[:, 'A'].to_numpy()*data.loc[:, 'W'].to_numpy()/data.loc[:, 'D'].to_numpy())    WCX_j = np.sum(data.loc[:, 'A'].to_numpy() * data.loc[:, 'W'].to_numpy() * data.loc[:, 'X'].to_numpy()/data.loc[:, 'D'].to_numpy())WCY_j = np.sum(data.loc[:, 'A'].to_numpy()*data.loc[:, 'W'].to_numpy()*data.loc[:, 'Y'].to_numpy()/data.loc[:, 'D'].to_numpy())x_factory  = WCX_j  / WC_jy_factory  = WCY_j  / WC_j# 计算成本函数# 计算工厂到点的距离-并堆叠在data后一列distance=  np.sum((data.loc[:, ['X', 'Y']].to_numpy() - np.array([x_factory, y_factory]))**2, axis=1)**0.5data.loc[:, 'D'] = np.reshape(distance, (-1, 1))T_1 = cost(x_factory, y_factory, data)#判断是否达到成本函数最低if T_0 < T_1:# 最优工厂位置opt_x_factory = before_x_factoryopt_y_factory = before_y_factory#最低运输成本low_cost = T_0print("------------end-----------------")break# 最优工厂位置
print("最优工厂位置为:(x, y)=({0}, {1})".format(opt_x_factory, opt_y_factory))
print("最低成本：{0}".format(low_cost))

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